sql 获取两个月内数据_如何在3个月的时间内自学成为数据分析师？
從一名0基礎的用戶運營自學成為數據分析師，我花了大半年的時間，但是拋開工作時間，系統性的學習只花了3個月。
這篇文章會從學習資源和學習路徑兩個方面分享我的自學經驗，希望能對大家有所幫助。
先來說說有哪些優質的學習資源
分析思維
對于一名數據分析師，最重要的就是分析思維，這里給大家推薦3本入門數據分析的必讀讀物：
這三本書中：
- 《啤酒與尿布》可以培養大家的分析興趣
- 《金字塔原理》訓練大家的結構化思維
- 《精益數據分析》給大家打下專業的數據分析基礎
初期學習讀這三本完全足夠了，書單太長容易進收藏夾吃灰，畢竟萬事開頭難，能夠開心愉快地學習才是堅持下去的基礎。
關于分析思維，除了這三本書，大家還可以多學習一些常見的業務分析模型如漏斗模型、分層模型、留存模型、畫像分析、路徑分析，經典的還有有RFM、SWOT、PEST等等等等，直接百度搜索，然后閱讀相關文章即可。
SQL
SQL是分析師必須熟練掌握的技能，畢竟取數永遠是數據分析中繞不開的一步。
SQL入門學習直接推薦給大家這本《SQL必知必會》，大家記得購買最新版。
刷完本書后SQL的基礎語法和原理基本上就搞懂了，每天兩個小時，一周左右就能搞定。
學完《SQL必知必會》后，直接去sqlzoo做題，這是一個特別良心的sql練習網站，難度逐步遞增，讓你刷著刷著就學會了SQL。
SQL Tutorial/zh - SQLZOO?sqlzoo.netPython
Python課程方面推薦coursera上的《零基礎 Python 入門 專項課程》，課程免費，認真看完就能入門。
https://www.coursera.org/specializations/python?www.coursera.org但是編程語言一定要勤加練習，初期練習的話推薦大家和鯨社區的專欄，從基礎入門一直到深度學習，專欄里都有項目可以學習參考。
社區專欄鏈接：
和鯨社區 - Kesci.com?www.kesci.com推薦新手練習的項目：
和鯨社區 - Kesci.com?www.kesci.comPython書籍方面推薦大家這本“松鼠書”《利用Python進行數據分析》，雖然這本書不適合直接拿來上手Python，但是適合當語法速查手冊，在大家有一定基礎后進行查缺補漏。
R
R是一門由統計學家專門設計的數據分析語言，在大規模數據分析上和Python的作用是一樣的。
R的學習直接推薦阿里云大學上免費的R課程：
大數據之R語言速成與實戰 - 阿里云大學 - 官方網站，云生態下的創新人才工場?edu.aliyun.com這個課程系統全面，擼一遍，R基本上就會用了。
AI算法
這里強推吳恩達老師的《Machine Learning Yearning》，這本書深入淺出、提綱挈領，看完馬上明白機器學習的基礎原理和應用。
如果想要練習，建議大家跟著網易云課堂或者coursera上吳恩達老師的課程系統地進行學習：
https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm?mooc.study.163.com當然，如果想要深入學習算法原理，推薦給大家“西瓜書”和“花書”。
“西瓜書”《機器學習》、“花書”《深度學習》回顧我刷這兩本書的過程還是很痛苦的，但是刷完之后才真正弄懂了現代算法技術的原理。大家有時間的話一定要靜下心來啃完這兩本書。
注意，不要光看不練，看書的同時一定要找些相近的項目和數據進行練習，自己敲一遍代碼才能更加真正領會。
除了書籍和課程，大家也可以在Kaggle、天池、和鯨、Datafoutain和FlyAI等競賽社區找一些比賽練練手，如果能有不錯的排名，在簡歷上會是一個加分項。
統計學
統計學一直是轉型數據分析的小伙伴們比較擔心的地方。
因為很多人的數理基礎不是很好，對于畢業后的大多數小伙伴，拿出專門的時間學習統計學已經不太現實，并且很容易在初期挫傷大家的學習積極性。
所以我并不建議大家在學習初期把自己繞到數理基礎里。初期寶貴的時間應該拿來培養興趣，上手一門具體的生產力工具（Excel/Tableau/PowerBI/Python/R）。
真正適合大家的學習方法應該是在用到統計學等專業知識的時候再具體補充，例如：
- 用到AB測試的時候詳細學習假設檢驗
- 用到箱形圖的時候再補充描述性統計
所以統計學的學習資料就推薦一本李航的《統計學習方法》，供大家補充知識點之用：
再強調一下，沒有數理基礎的小伙伴一定不要直接鉆研統計學，需要用到的時候再去補充才是統計學等專業知識最高效的學習方式。
Excel
快速通關Excel直接推薦劉偉老師的課程，大家可以去B站搜索“劉偉Excel"免費學習，也可以去劉偉老師的官網購買課程。
則秀教育 - 強大的在線教育培訓 - Powered By EduSoho?www.zesow.com劉偉老師的Excel課程非常非常良心，從函數到VBA基本上都講完了，課程系統高效，跟他過一遍就不用了再學Excel了。
Tableau
目前市面上的Tableau書籍和教程都比較老，很多還是照搬的官方文檔，所以Tableau這方面沒有特別好的學習資源推薦。
而我自己的Tableau是在一次Linda老師的線下課程上學會的，高階技能則一直在請教Tableau第一屆可視化大賽的冠軍——紀洋。
Linda和紀洋都是我第一份工作上的業務伙伴，特別感謝他們一直以來對我在Tableau學習上的幫助！
但是我會在《數據分析300講》中先從Tableau講起，希望自己可以盡自己一點小小的努力補充這部分學習內容的空白，為后來的小伙伴們鋪平學習的道路。
這里推薦我自己的專欄《數據分析300講》，我會盡力把Tableau的學習內容做得有趣而又系統，歡迎大家與我在專欄中交流~
數據分析300講?zhuanlan.zhihu.com推薦完了學習資源，再來說說我的學習順序與經驗
一、初學階段一定要快速上手一門分析工具，保持學習的新鮮感，建立持續的正反饋
一開始我是直接從Python開始上手數據分析的，因為那個時候Python特別火，感覺數據分析就是要用Python做才顯得專業。
學了之后才發現學Python數據分析前期投入太大了，基礎語法要學3天，然后才能開始做一些基礎的數據分析，并且出圖效率還特別低。
后來接觸了Tableau，一天就上手了，驚奇地發現原來數據分析可以這么高效有趣。
往往Python需要很多代碼才能解決的圖表，Tableau只需要拖拽幾步就可以輕松實現。
Python VS Tableau在初學階段我基本都在補充圖表知識和分析框架，并且深入學習Tableau這款高效的生產力工具，用來實現自己的分析思路。
但這些分析都是基于現有的數據，沒有直接連接到數據庫，所以就沒學SQL。
二、熟練掌握一門分析工具后，學習SQL提升取數和分析效率
熟練掌握Tableau后，要分析的東西太多，數據需求實現得又太慢，這個時候就不得不用SQL自己取數了。
直接請教了公司的數據分析師如何學習SQL，分析老哥甩給了我一本《SQL必知必會》，讓我看完之后去sqlzoo刷題。
因為那個時候我的很多分析已經必須要直連數據庫才能進行，所以學習SQL的動力很大，不到一周看完了《SQL必知必會》，3天就刷完了sqlzoo。
使用SQL高效取數從此之后，我再也不用提取數需求了，想要看什么數都可以用SQL自己取出來，特別特別開心。
三、遇到大規模的數據處理和建模再學Python
其實Tableau+SQL已經能解決我當時99%的數據分析問題了，不過隨著分析技能的提升，想看的數越來越大，數據也越來越復雜。
雖然Tableau百萬級的數據都能隨便玩，但是大規模的數據處理和建模上還是有短板的，這個時候就必須借助Python或R來解決問題了。
Python和R我都學過，學下來的感覺是Python更全能，所以當初主要學了Python，R只是過了一遍。
實際應用過程中，Python在商業數據分析場景下比R更流行，招聘需求也更大，所以只學一個的話，我推薦大家學Python。
四、最后補充數據爬蟲、數據挖掘、統計學等知識
等SQL取數+Tabelau分析+Pyhon處理與建模的基本工作流程熟練后，我們可以開始補充數據爬蟲、數據挖掘、統計學等知識。
具體如何學習這些知識取決于工作場景。
以爬蟲為例，工作中我只需要用Pyhton爬高德的API數據，就算有網頁數據，量級不大的話我也直接用后羿采集器（一款巨好用的爬蟲工具）解決。
后羿采集器_真免費！導出無限制網絡爬蟲軟件_人工智能數據采集軟件?www.houyicaiji.com專業的爬蟲所需要的背景知識特別多，學會了基本趕上半個開發，所以我也是需要什么學什么，實在解決不了會直接提爬蟲需求。
至于數據挖掘和統計學也是同理，需要的時候再去學，一點點拓展自己的知識邊界。
結語
以上就是我在3個月的時間內自學成為數據分析師的全部經驗分享啦~
關于如何在工作中應用學到的數據技能，大家可以看我的上一篇文章：
數據戴師兄：畢業半年，我如何用數據技能讓自己薪資3翻?zhuanlan.zhihu.com在熟練掌握這些數據技能和工具后，通過海投和面試，我成功拿到了7個數據分析崗位的offer，具體的筆試面試經驗我會在下一篇文章中跟大家分享。
覺得這篇自學經驗好的小伙伴們可以給我點個贊，覺得不好的歡迎大家在評論區與我討論~
最后感謝大家的支持，希望大家都能早日入門數據分析，加油加油！
總結
以上是生活随笔為你收集整理的sql 获取两个月内数据_如何在3个月的时间内自学成为数据分析师？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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